[산업일보]
네트워크 복잡성이 증가하고 서비스 요구사항이 다양해짐에 따라 자율적으로 네트워크를 관리할 수 있는 강화학습을 다양한 분야에 접목시키는 연구가 활발한 것으로 보인다.
한국지능정보사회진흥원(NIA)의 ‘자율형 네트워크를 위한 강화학습 연구 동향' 보고서는 인공지능 알고리즘 중 하나인 강화학습을 기반으로 라우팅, 리소스 관리, 네트워크 보안 및 QoS/QoE 등에서 발생하는 문제들을 해결하는 연구가 진행되고 있다고 밝혔다.
이에 따르면, △라우팅 분야에서는 네트워크 트래픽이 기하급수적으로 증가하는 상황에서 강화학습을 토대로 라우팅 프로세스를 최적화하는 연구가 진행되고 있다. △리소스 관리 분야에서는 스마트 시티 또는 에지 클라우드 등의 네트워크 환경에서 효율적 리소스 관리 및 스케줄링을 위한 강화학습 연구가 진행 중이다.
△네트워크 보안 분야에서는 네트워크 과부하 등 이상 징후 감지 및 대응에 강화학습을 적용하고 있다. △QoS/QoE 분야에서는 강화학습을 기반으로 동적으로 변하는 네트워크 특성을 고려해 전반적인 QoS/QoE를 향상시키는 연구가 진행되고 있다
보고서는 이러한 강화학습 기반의 자율형 네트워크 기술 연구를 위해서는 지능적 네트워크 상황 인지를 위한 네트워크 상태 정보 확보인 선결돼야 한다며, 이것은 지속적이며 안정적으로 네트워크 상태정보를 수집할 수 있는 네트워크 텔레메트리(Telemetry) API가 제공되거나 관련 플랫폼이 구축돼야 한다는 것을 의미한다고 밝혔다.